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この資料は、2017-03-10に開催されるKIS主催の機械学習勉強会の環境構築ガイドです。ここに紹介しているものを全て使う訳ではありませんが、インストールしておくと便利だと思います。

Windows版

Mac版

MacでのPythonのインストール方法

Homebrewでインストールする場合  

  • $ brew install python3

pyenvでインストールする場合  

参考リンク:http://qiita.com/zaburo/items/dd1a8323633035614efc  

  • $ brew install pyenv
  • pyenvにパスを設定する。  
  • Pythonをインストール
  • $ pyenv install バージョン名
  • 例えば、「pyenv install 3.6.0」

MacでAnacondaを使う場合

  • MacでAnacondaを直接インストールするのは不都合が多いと思うので、pyenvを使ってAnacondaをインストールした方が良いと思います。

Pythonのパッケージ管理ツール pip

pipとは

Pythonに標準以外のパッケージ(ライブラリ)を管理するツールがpipです。パッケージのインストール/アンインストールやアップデートに使います。 例えば、現時点でインストールされている標準以外のパッケージを確認するコマンドは以下の通りです。
$ pip freeze
ただし、brewでPython 3をインストールした場合はpipではなくpip3を使います。
$ pip3 freeze

pipでパッケージをインストール

インストールコマンド
$ pip install パッケージ名
ただし、brewでPython 3をインストールした場合はpipではなくpip3を使う。
$ pip3 install パッケージ名

WindowsとMac共通でインストールするもの

必須なPythonパッケージ

インストールするパッケージ(以下の順でインストール)

  • numpy
  • scipy
  • matplotlib
  • pandas
  • scikit-learn
  • jupyter notebook

Deep Learningするなら、以下のパッケージもインストールしておこう

  • seaborn
  • Tensorflow
  • Keras(Tensorflowの後にインストール)
  • chainer

以下はお好みでインストール

  • RStudio風に使えるPythonのIDEが欲しい方はRodeo
    https://www.yhat.com/products/rodeo
  • エディタとしてSublime Textの代わりにatomも良いかも
  • Python初心者向けにあったら良いかもしれないIDEはPyCharm
    https://www.jetbrains.com/pycharm/
    インテリセンス機能やtype hintへの対応など気が利いています。 初回起動時に自動で環境構築が始まりますが、直ぐに使い始められます。ただし、環境構築には結構時間がかかりますので、インストールしたら直ぐに起動させてしばらく放置しましょう。
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